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Cloud Monitoring ダッシュボードを使用する

このページでは、Cloud Monitoring ダッシュボードを使用して、使用可能な指標を表示し、カスタムダッシュボードを作成して、アラートを設定する方法について説明します。

Firestore の指標を表示する

さまざまな Firestore 指標を表示してグラフを作成するには、次のいずれかを使用します。

Google Cloud コンソールの Firestore セクションの [モニタリング] ページ。このページには、事前定義済みのモニタリングダッシュボードが含まれています。カスタムダッシュボードを 1 つまで作成することもできます。データベースの [モニタリング] ページにアクセスする手順は次のとおりです。
1. Google Cloud コンソールで、Firestore の [データベース] ページを開きます。
  
  [データベース] に移動
2. リストからデータベースを選択します。
3. ナビゲーションメニューで [モニタリング] をクリックして、ダッシュボードを開きます。
Google Cloud コンソールの Cloud Monitoring 内の Metrics Explorer。グラフの作成の詳細については、Metrics Explorer でグラフを作成するをご覧ください。

Cloud Monitoring ダッシュボードを表示する

Cloud Monitoring では、カスタムダッシュボードを使用して、関連する情報を体系的に表示できます。たとえば、本番環境にあるプロジェクトのパフォーマンス指標とアラートポリシーを表示するダッシュボードを作成できます。

カスタムダッシュボードの設定の詳細については、カスタムダッシュボードを管理するとダッシュボードウィジェットを追加するをご覧ください。

エラー率をモニタリングする

モニタリングダッシュボードを作成して、エラー率をモニタリングし、データベースの可用性を確保できます。可用性とは、データベースが予想される時間枠内で、正常なステータスコードで応答する率を指します。Firestore SLA には、有効なリクエストとして分類されるものの詳細が定義されています。

エラー率は、エラーレスポンスとなったリクエストの数を、送信されたリクエストの合計数で割ることによって求められます。

エラー率を計算するダッシュボードの例は、4xx または 5xx のエラーコードを持つ有効なリクエストの api/request_count と、すべての有効なリクエストの api/request_count の A/B 比率を計算することで作成できます。

エラー率で可用性を理解する — **図 1.** エラー率で可用性を理解します。

図 1 は、Metrics Explorer で api/request_count 指標を使用してエラー率を可視化する方法を示しています。

アラートポリシーを作成する

Cloud Monitoring では、指標の条件が変化したときに通知するアラートを作成できます。これらのアラートを使用すると、ユーザーに影響が及ぶ前に潜在的な問題について通知を受け取ることができます。

アラートの作成の詳細については、指標しきい値のアラートポリシーを作成するをご覧ください。

レイテンシアラートポリシーを作成する次の例について考えてみます。アラートポリシーは、5 分間のローリングウィンドウで p99 レイテンシをチェックします。p99 レイテンシが 5 分間で 250 ミリ秒を超えると、アラートがトリガーされます。

コンソール

Google Cloud コンソールで、[モニタリング] ページに移動して、 [アラート] を選択します。

[モニタリング] に移動
[ポリシーを作成] を選択します。
[Consumed API] リソースから [Request Latencies] 指標を選択します。
Firestore ネイティブデータベースの firestore.googleapis.com のサービスフィルタを追加します。
[次へ] をクリックしてトリガーを構成します。
[条件タイプ] で [しきい値] を選択します。

しきい値条件は 250 ミリ秒のしきい値に設定されています。p99 レイテンシ値がローリングウィンドウの期間（5 分）全体で同じ値のままであると、アラートがトリガーされます。
[しきい値] を 250 に設定します。
[次へ] をクリックして通知を構成します。
アラートポリシー名を設定し、[次へ] をクリックします。
アラート構成を確認して [ポリシーを作成] をクリックします。

MQL

Monitoring Query Language（MQL）クエリを使用して、同じレイテンシアラートポリシーを実装できます。MQL の使用例については、サンプル MQL クエリをご覧ください。

      fetch consumed_api
      | metric 'serviceruntime.googleapis.com/api/request_latencies'
      | filter (resource.service == 'firestore.googleapis.com')
      | group_by 5m,
          [value_request_latencies_percentile:
            percentile(value.request_latencies, 99)]
      | every 5m
      | condition val() > 0.25 's'